season1blue/grtebaseline

目录树:

├── data                                                # 数据文件夹
│──── bdci                                              # 数据集文件夹
│     ├── train_bdci.json           # 比赛提供的原始数据
│     ├── rel2id.json               # 关系到id的映射
│     ├── evalA.json                # A榜评测集
├── data_generator.py                                   # 数据处理工具
├── merge_result.py                                     # 结果整理
├── output                                              # 模型保存路径，k折验证模型  
│   ├── 1.pth
│   └── 2.pth
│   └── 3.pth
├── predict.py                                          # 预测代码
├── predict.sh                                          # 预测脚本
├── pretrain_models                                     # 预训练模型
├── requirements.txt                                    # 依赖库
├── result                                              # 预测结果集
├── res.json                                            # 最终预测结果
├── train.py                                            # 训练代码
├── data_utils.py                                       # 数据处理类
├── model.py                                            # 模型类
└── util.py                                             # 工具类

一、预训练模型下载

1、链接: https://pan.baidu.com/s/1COlBY1k9yHoGXAZdEpdbWA?pwd=dgre 提取码: dgre
2、解压后，将预训练模型文件夹放到pretrain_models目录下

二、安装环境依赖

安装requirement.txt文件中的依赖包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt --default-time=2000
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-time=2000 tensorflow

三、生成模型数据

执行python data_generator.py生成train.json和test.json

四、模型训练

执行 sh train.sh

五、模型预测

执行 sh predict.sh

六、注意事项

1.所用模型：GRTE；github：https://github.com/neukg/GRTE
2.batch_size不可设置过大。3090卡，显存24G，batch_size为4